ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans

تُجري هذه السمة عملية تجميع عنقودي باستخدام خوارزمية G-Means على الصورة المُدخَلة. تطبِّق هذه الطريقة خوارزمية k-means بشكل متكرّر، يليها اختبار طبيعي لتحديد عدد المجموعات المراد استخدامها تلقائيًا. يحتوي الناتج على حزمة "المجموعات" التي تتضمّن رقم التعريف الصحيح للمجموعة التي ينتمي إليها كل بكسل. يمكن أن تعمل الخوارزمية إما على شبكة ثابتة من الخلايا غير المتداخلة (gridSize، والتي يمكن أن تكون أصغر من المربّع) أو على مربّعات متداخلة (neighborhoodSize). الإعداد التلقائي هو استخدام مربّعات بدون تداخل. لا صلة بين المجموعات في خلية أو مربّع واحد والمجموعات في خلية أو مربّع آخر. قد تتلقّى أي مجموعة عنقودية تمتد على حدود خلية أو مربّع تصنيفَين مختلفَين في النصفَين. يتم إخفاء أي وحدات بكسل في البيانات المدخلة تتضمّن أقنعة جزئية بشكل كامل في البيانات الناتجة. من المتوقّع أن تعمل هذه الخوارزمية بشكل جيد فقط مع الصور التي تتضمّن نطاقًا ديناميكيًا ضيقًا (أي وحدات البايت أو الأعداد الصحيحة القصيرة).

يُرجى الاطّلاع على: G. Hamerly and C. إلكان "Learning the k in k-means" NIPS، 2003.

الاستخدامالمرتجعات
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans(image, numIterations, pValue, neighborhoodSize, gridSize, uniqueLabels)صورة
الوسيطةالنوعالتفاصيل
imageصورةصورة الإدخال للتجميع العنقودي
numIterationsعدد صحيح، القيمة التلقائية: 10عدد التكرارات القيمة التلقائية هي 10.
pValueالنوع Float، القيمة التلقائية: 50مستوى الدلالة لاختبار التوزيع الطبيعي.
neighborhoodSizeعدد صحيح، القيمة التلقائية: 0حجم الحي مقدار توسيع كل مربّع (تداخل) عند احتساب المجموعات. لا يمكن استخدام هذا الخيار مع gridSize.
gridSizeعدد صحيح، القيمة التلقائية: nullحجم خلية الشبكة إذا كانت القيمة أكبر من 0، سيتم تشغيل kMeans بشكل مستقل على الخلايا بهذا الحجم. ويؤدي ذلك إلى حصر حجم أي مجموعة عنقودية في gridSize أو أقل. لا يمكن استخدام هذا الخيار مع neighborhoodSize.
uniqueLabelsقيمة منطقية، القيمة التلقائية: trueإذا كانت القيمة true، يتم تخصيص أرقام تعريف فريدة للمجموعات. بخلاف ذلك، تتكرّر هذه العناصر لكل مربّع أو خلية شبكة.